【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，具体为一种车辆事故定责方法及系统。
技术介绍
1、随着时代的进步，车辆已经成为户外出行不可缺少的交通工具且呈增长趋势，随之而来的就是交通事故率的增加。现有交通事故处理的模式是：向交通管理部门和保险公司进行报案再通过交通管理部门赶赴交通事故现场进行处理。
2、现有技术中的事故定责方法和系统，一般都需要人工到现场进行定责，而随现在时代的进步，车辆越来越多，特别是节假日的时候，车辆事故频频发生，而人工处理缓慢，耽误事故处理，严重会造成交通瘫痪，同时也会增加交通管理部门工作人员的工作负荷。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种车辆事故定责方法及系统，解决了现有技术中需要人工进行定责，而事故较多时，人工处理缓慢，耽误事故处理，严重会造成交通瘫痪，同时也会增加交通管理部门工作人员工作负荷的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种车辆事故定责系统，包括：
3、自动责任判定模块，用于分析碰撞发生的瞬...
【技术保护点】
1.一种车辆事故定责系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆事故定责系统，其特征在于，所述自动责任判定模块(1)包括数据预处理单元(101)、机器学习或人工智能算法(102)、法律责任模型(103)、实时验证和反馈机制(104)和模型训练和更新机制(105)，所述数据预处理单元(101)用于进行自动判定之前，对收集到的各种数据进行清洗、标准化，以确保数据的一致性和准确性，所述机器学习或人工智能算法(102)用于使用机器学习或人工智能算法，来分析各种数据，识别特定模式并对事故责任进行分类，所述法律责任模型(103)用于结合交通规则和法律责任...
【技术特征摘要】
1.一种车辆事故定责系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种车辆事故定责系统，其特征在于，所述自动责任判定模块(1)包括数据预处理单元(101)、机器学习或人工智能算法(102)、法律责任模型(103)、实时验证和反馈机制(104)和模型训练和更新机制(105)，所述数据预处理单元(101)用于进行自动判定之前，对收集到的各种数据进行清洗、标准化，以确保数据的一致性和准确性，所述机器学习或人工智能算法(102)用于使用机器学习或人工智能算法，来分析各种数据，识别特定模式并对事故责任进行分类，所述法律责任模型(103)用于结合交通规则和法律责任原则，建立模型来推断法律责任方；所述实时验证和反馈机制(104)用于提供实时的责任判定结果，以便在事故发生后向相关方提供快速反馈，所述模型训练和更新机制(105)用于定期更新和改进机器学习或人工智能算法，以提高自动判定的准确性和效率。
3.根据权利要求1所述的一种车辆事故定责系统，其特征在于，所述碰撞检测模块(2)包括can总线数据单元(201)，所述can总线数据单元(201)与事故检测算法(202)相连，所述事故检测算法(202)与气囊部署检测(203)相连，所述can总线数据单元(201)用于监测can总线上的车辆系统状态，所述事故检测算法(202)用于根据数据进行分析，所述气囊部署检测(203)用于车辆发生碰撞时，气囊部署传感器可以检测到气囊是否已经部署，从而确认碰撞的严重程度。
4.根据权利要求1所述的一种车辆事故定责系统，其特征在于，所述数据收集模块(3)包括车载传感器(301)、摄像头单元(302)、定位系统(303)、惯性测量单元(304)、安全气囊数据单元(305)、环境传感器(306)和车辆通信系统(307)，所述车载传感器(301)、摄像头单元(302)、定位系统(303)、惯性测量单元(304)和安全气囊数据单元(305)均与所述车辆通信系统(307)相连，所述车载传感器(301)用于采集数据，所述摄像头单元(302)用于采集图像数据，所述定位系统(303)用于采集定位数据，所述惯性测量单元(304)用于检测非正常的车辆状态，所述安全气囊数据单元(305)用于记录安全气囊的触发时间和位置，提供事故发生时车辆乘客的安全状态信息，所述环境传感器(306)用于采集环境信息，所述车辆通信系统(307)用于传输数据信息。
5.根据权利要求4所述的一种车辆事故定责系统，其特征在于，所述车载传感器(301)包括加速度传感器(3011)、碰撞传感器(3012)、角速度传感器(3013)和声音传感器单元(3014)，所述加速度传感器(3011)用于判断车辆的运动状态和加速度变化，所述碰撞传感器(3012)用于检测车辆是否发生碰撞，所述角速度传感器(3013)用于测量车辆的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王大维，王艳艳，林城誉，牟总斌，
申请(专利权)人：杭州北斗时空研究院，
类型：发明
国别省市：
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